请构建一个基于词袋模型的支持向量机方法模型并预测值评估的实现代码

以下是基于词袋模型的支持向量机方法模型的实现代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设我们有一个包含文本和标签的数据集
texts = ['This is a positive text', 'This is a negative text', 'Another positive text', 'Another negative text']
labels = [1, 0, 1, 0]

# 将文本转换为词袋向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练支持向量机模型
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集标签
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这段代码可以根据输入的文本和标签，构建一个基于词袋模型的支持向量机方法模型，并对模型进行评估。